基于表面增强拉曼光谱和AI辅助的病原菌区分方法及系统

本发明提供一种基于表面增强拉曼光谱和AI辅助的病原菌区分方法及系统，涉及病原菌分析检测技术领域，病原菌区分方法包括：获取可供采集拉曼光谱信号的病原菌样品的原始拉曼光谱数据；对原始拉曼光谱数据进行预处理和降维处理，筛选出用于分类的特征峰，特征峰的拉曼位移包括以下任意一个或几个：832 cm‑1、1001 cm‑1、1122 cm‑1、1165 cm‑1、1293 cm‑1、1353 cm‑1和1580 cm‑1；将特征峰中的任意一个或多个拉曼位移输入至预先训练的一维卷积神经网络模型，由模型对不同病原菌拉曼光谱进行分析，输出病原菌的分类结果。本发明利用表面增强拉曼光谱技术，并引入基于卷积神经网络的AI辅助分析方法，实现了不同病原菌的区分，具有操作简便、耗时短、灵敏度高和准确率高的优点。